(57)【要約】【課題】評価者の温感に頼ることなしに空調手段の制御適合情報を取得し、適合評価の効率やばらつきを改善すること。【解決手段】サーマルマネキン３を用いて、乗物内の所定の空調領域にいる乗員の温感に相当する温感情報を取得し、この温感情報が予め定めた所望の目標制御値に一致するように、乗物１に搭載される空調手段２を追従制御させるようにし、その追従制御する中で生じる空調手段２の複数の入力情報および出力情報を、時系列関係が分かるようにして取得することを特徴とする。【選択図】      図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
快適感検出手段を用いて、乗物内の所定の空調領域にいる乗員の温感に相当する温感情報を取得し、
前記温感情報が予め定めた所望の目標制御値に一致するように、前記乗物に搭載される空調手段を追従制御させるようにし、
その追従制御する中で生じる前記空調手段の複数の入力情報および出力情報を、時系列関係が分かるようにして取得することを特徴とする乗物用空調装置の制御適合情報の取得方法。
【請求項２】
前記快適感検出手段は、制御適合情報の取得処理時のみに使用されるものであることを特徴とする請求項１記載の乗物用空調装置の制御適合情報の取得方法。
【請求項３】
前記快適感検出手段は、前記所定の空調領域に配置され、乗員に見立ててその各部位の温度を検出するサーマルマネキンであることを特徴とする請求項２記載の乗物用空調装置の制御適合情報の取得方法。
【請求項４】
前記快適感検出手段が検出した前記各部位の温度情報を、環境条件毎に定めた重み付け係数を用いて加重平均することにより、前記温感情報を求めることを特徴とする請求項３記載の乗物用空調装置の制御適合情報の取得方法。
【請求項５】
前記快適感検出手段が検出した前記各部位の温度情報を、前記空調手段の空調能力毎に定めた重み付け係数を用いて加重平均することにより、前記温感情報を求めることを特徴とする請求項３記載の乗物用空調装置の制御適合情報の取得方法。
【請求項６】
前記温感情報が予め定めた前記所望の目標制御値に一致するように、前記乗物に搭載される前記空調手段を比例積分制御方式を用いて追従制御させるようにしたことを特徴とする請求項１記載の乗物用空調装置の制御適合情報の取得方法。
【請求項７】
取得した前記複数の入力情報および出力情報のうちで、時系列関係を一致させて特定の情報を組合せた組合せ情報を取得することを特徴とする請求項１記載の乗物用空調装置の制御適合情報の取得方法。
【請求項８】
前記空調手段は、前記複数の入力情報と目標とする吹出状態との間の関係を表すニューラルネットワークを用いて、空調空気の吹出状態を決定する構成であり、前記空調手段に対し、前記組合せ情報を教師データとして学習させて、前記ニューラルネットワークの結合重さを決定することを特徴とする請求項７記載の乗物用空調装置の制御適合情報の取得方法。
【請求項９】
乗物内の所定の空調領域にいる乗員の温感に相当する温感情報を取得する快適感検出手段と、
前記温感情報が予め定めた所望の目標制御値に一致するように、前記乗物に搭載される空調手段を追従制御させるようにし、その追従制御する中で生じる前記空調手段の複数の入力情報および出力情報を、時系列関係が分かるようにして取得する適合評価装置とを備えることを特徴とする乗物用空調装置の制御適合情報の取得装置。
【請求項１０】
前記適合評価装置は、前記温感情報が予め定めた前記所望の目標制御値に一致するように追従制御させて、前記空調手段による空調空気の吹出状態を調整する快適目標温感設定手段と、その追従制御する中で生じる前記空調手段の複数の入力情報および出力情報を、時系列関係が分かるようにして収集するデータ収集・評価手段とを有することを特徴とする請求項９記載の乗物用空調装置の制御適合情報の取得装置。
【請求項１１】
前記快適感検出手段は、前記所定の空調領域に配置され、乗員に見立ててその各部位の温度を検出するサーマルマネキンであり、
前記快適目標温感設定手段は、前記快適感検出手段が検出した前記各部位の温度情報を加重平均することにより、前記温感情報を求めるマネキン平均温度算出手段と、前記温感情報が予め定めた前記所望の目標制御値であるマネキン目標平均温度に一致するように追従制御させて、前記空調手段による空調空気の目標吹出温度を調整する追従制御手段とを有することを特徴とする請求項１０記載の乗物用空調装置の制御適合情報の取得装置。
【請求項１２】
前記データ収集・評価手段は、少なくとも前記目標吹出温度と前記空調手段に入力される内気温度の両検出情報を収集、評価し、前記両検出情報を組合せた組合せ情報を評価関数表からなる教師データとして作成する評価関数表作成手段を有することを特徴とする請求項１１記載の乗物用空調装置の制御適合情報の取得装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、乗物用空調装置の制御適合情報の取得方法および取得装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、例えば車両用オートエアコンを開発設計する段階において制御適合させるために、車両の環境状態（外気温度、内気温度、日射量等）に対し、数式１に示すように、乗員が快適さを感じるような空調空気の吹出状態（吹出温度、吹出風量や吹出口等）を自動で算出する制御関数や重み付け係数を設定している。
【０００３】
【数１】
ＴＡＯ＝ＫＳＥＴ×ＴＳＥＴ−ＫＲ×ＴＲ−ＫＡＭ×ＴＡＭ−ＫＳ×ＴＳ＋Ｃ但し、ＫＳＥＴ，ＫＲ，ＫＡＭ，ＫＳは重み付け係数、Ｃは定数、ＴＳＥＴは設定温度、ＴＲは内気温度、ＴＡＭは外気温度、ＴＳは日射量である。
【０００４】
そのために車種毎に毎回実車による評価試験を実施して、空調手段であるオートエアコンの複数の入出力情報を収集し、最適な制御関数や重み付け係数が選定できるまで、人によるフィーリング適合を繰返し実施していた（特許文献１参照）。
【０００５】
【特許文献１】
特開平６−１３５２１７号公報
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、内気温度ＴＲを検出する内気センサの取付け位置と温感を感じる乗員位置とが離れており、しかも目標とする制御値がない状態において、空調手段の制御関数や重み付け係数を仮設定しておき、評価者が望ましいと感じる温感が得られるまでフィーリング適合を繰返し実施する方法では、適合評価の効率を高めることは難しく、またフィーリング適合を評価者の温感に頼ることは適合評価にばらつきを生じさせる可能性がある。
【０００７】
本発明は、上記点に鑑みてなされたものであり、評価者の温感に頼ることなしに空調手段の制御適合情報を取得し、適合評価の効率やばらつきを改善することが可能な乗物用空調装置の制御適合情報の取得方法および取得装置を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、請求項１ないし請求項１２に記載の技術的手段を採用する。
【０００９】
請求項１記載の発明によれば、快適感検出手段を用いて、乗物内の所定の空調領域にいる乗員の温感に相当する温感情報を取得し、この温感情報が予め定めた所望の目標制御値に一致するように、乗物に搭載される空調手段を追従制御させるようにし、その追従制御する中で生じる空調手段の複数の入力情報および出力情報を、時系列関係が分かるようにして取得することを特徴とする。
【００１０】
それにより、温感情報を所望の目標制御値に追従制御させることで、評価の繰返しなしに空調手段の制御適合情報を取得でき、しかも快適感検出手段を用いて乗員が快適感を感じるような温感情報を直接的に検出して追従制御させるため、評価者の温感に頼ることなしに適合評価が可能となる。これらのことは適合評価の効率や評価ばらつきを改善することにつながる。
【００１１】
請求項２記載の発明によれば、快適感検出手段は、制御適合情報の取得処理時のみに使用されるものであり、乗物内に常時特別な検出手段を搭載する必要はない。
【００１２】
請求項３記載の発明によれば、快適感検出手段は、所定の空調領域に配置され、乗員に見立ててその各部位の温度を検出するサーマルマネキンであり、それにより実際の乗員の温感に近い温感情報を取得することが可能となり、適合評価精度を向上させることが可能となる。
【００１３】
請求項４記載の発明によれば、快適感検出手段が検出した各部位の温度情報を、環境条件毎に定めた重み付け係数を用いて加重平均することにより、温感情報を求めることで、例えば季節に応じた実際の乗員の温感に近い温感情報を取得することが可能になる。
【００１４】
請求項５記載の発明によれば、快適感検出手段が検出した各部位の温度情報を、空調手段の空調能力毎に定めた重み付け係数を用いて加重平均することにより、温感情報を求めることで、例えば乗物の種類等により空調能力に違いがあっても、実際の乗員の温感に近い温感情報を取得することが可能になる。
【００１５】
請求項６記載の発明によれば、温感情報が予め定めた所望の目標制御値に一致するように、乗物に搭載される空調手段を比例積分制御方式を用いて追従制御させるようにしたことで、所望の目標制御値に対し、空調手段による温感レベルを比較的緩やかに収束させ、安定させることが可能となる。
【００１６】
請求項７記載の発明によれば、取得した複数の入力情報および出力情報のうちで、時系列関係を一致させて特定の情報を組合せた組合せ情報を取得することで、線形関係にない複数の情報に相関関係を与えることが可能となる。
【００１７】
請求項８記載の発明によれば、空調手段は、複数の入力情報と目標とする吹出状態との間の関係を表すニューラルネットワークを用いて、空調空気の吹出状態を決定する構成であり、空調手段に対し、前記組合せ情報を教師データとして学習させて、ニューラルネットワークの結合重さを決定することを特徴とする。
【００１８】
それにより、線形関係にない組合せ情報であっても、ニューラルネットワークを用い、その結合重さを決定することで、複数の情報の関係付けを行うことができ、非線形制御により空調手段の吹出状態の決定することが可能になる。
【００１９】
請求項９記載の発明によれば、乗物内の所定の空調領域にいる乗員の温感に相当する温感情報を取得する快適感検出手段と、この温感情報が予め定めた所望の目標制御値に一致するように、乗物に搭載される空調手段を追従制御させるようにし、その追従制御する中で生じる空調手段の複数の入力情報および出力情報を、時系列関係が分かるようにして取得する適合評価装置とを備えることを特徴とする。それにより、請求項１と同様のことが可能になる。
【００２０】
請求項１０記載の発明によれば、適合評価装置は、温感情報が予め定めた所望の目標制御値に一致するように追従制御させて、空調手段による空調空気の吹出状態を調整する快適目標温感設定手段と、その追従制御する中で生じる空調手段の複数の入力情報および出力情報を、時系列関係が分かるようにして収集するデータ収集・評価手段とを有することで、請求項９と同様の効果がえられる。
【００２１】
請求項１１記載の発明によれば、快適感検出手段は、所定の空調領域に配置され、乗員に見立ててその各部位の温度を検出するサーマルマネキンであり、
快適目標温感設定手段は、快適感検出手段が検出した各部位の温度情報を加重平均することにより、温感情報を求めるマネキン平均温度算出手段と、その温感情報が予め定めた所望の目標制御値であるマネキン目標平均温度に一致するように追従制御させて、空調手段による空調空気の目標吹出温度を調整する追従制御手段とを有することを特徴とする。
【００２２】
それにより、マネキン平均温度算出手段により実際の乗員の温感に近い温感情報を取得することが可能となり、この温感情報を所望の目標制御値に追従制御させることで、所望の温感を得るために相応しい入出力情報を取得することが可能となり、適合評価精度を向上させることが可能となる。
【００２３】
請求項１２記載の発明によれば、データ収集・評価手段は、少なくとも目標吹出温度と空調手段に入力される内気温度の両検出情報を収集、評価し、両検出情報を組合せた組合せ情報を評価関数表からなる教師データとして作成する評価関数表作成手段を有することを特徴とする。
【００２４】
それにより、ニューラルネットワークの教師データとして利用可能となり、線形関係にない組合せ情報であっても、ニューラルネットワークによる非線形制御により空調手段の制御量を決定することが可能になる。
【００２５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の一実施形態を図面に基いて説明する。
【００２６】
図１は、本発明が適用される乗物用空調装置の制御適合情報を取得するための適合評価システムの全体構成図である。
【００２７】
乗物１は、車両の他にも船舶等の移動体が対象となるが、ここでは車両１として説明する。空調手段２は、空調ユニット１０とエアコンＥＣＵ（制御装置）３０を含むオートエアコンで構成される。サーマルマネキン３は、快適感検出手段を構成し、車両１内の例えば運転席等の所定の空調領域に配置され、実際の乗員に見立てて乗員の頭３ａ、胸・腕３ｂ、上腿３ｃ、下腿３ｄ等に相当する各部位の表面温度を検出し、乗員の温感（温度感覚）情報を提供する。
【００２８】
適合評価装置４は、空調手段２の実車試験において、エアコンＥＣＵ３０の最適な制御関数や制御のための重み付け係数等を選定するための装置であり、マイクロコンピュータや周辺回路を含む処理手段４０と、収集した各種実験データや各種制御データを記憶する記憶手段５０を有する。
【００２９】
処理手段４０は、サーマルマネキン３の各部位３ａ，３ｂ，３ｃ，３ｄに設置した各表面温度センサからの温感情報に基いて、マネキン平均温度が予め定めた所望の目標温度制御値（この場合マネキン目標平均温度）に一致するように、エアコンＥＣＵ３０を介して空調空気の吹出状態（つまり目標吹出温度ＴＡＯやブロワ風量ＢＬＷ等）を追従制御（いわゆるフィードバック制御）する快適目標温感設定手段６０と、その追従制御する中で生じる空調手段２の複数の入力情報および出力情報を、時系列関係が分かるようにして収集、記憶するデータ収集・評価手段７０とを有する。
【００３０】
操作部５は、操作者の手動操作もしくは自動設定操作により、車両１の種類や仕様等に応じて、適合評価装置４に対して空調手段２の制御適合評価を設定指示したり、あるいは後述するエアコンＥＣＵ３０内のニューラルネットワークに対して教師データを与えて学習を指示したりするものである。
【００３１】
ここで、空調手段２の空調ユニット１０とエアコンＥＣＵ（制御装置）３０の各構成を説明しておく。
【００３２】
空調ユニット１０において、車両１の室内に連結される空調ダクト１１内外には、外気を導入する外気通路１２ａと、室内に連通し内気（室内の空気）を導入する内気通路１２ｂとを切り換える内外気切換用ドア１３、室内の換気を行うブロワファン１４およびブロワモータ１５、冷風を形成するエバポレータ１６、このエバポレータ１６に冷媒を供給するコンプレッサ１７、エンジン冷却水を用いて温風を形成するヒータコア１８、および温度調整して所望温度の空調空気を形成するためのエアミックスドア１９を有する。また、空調ダクト１１の空気流れの最下流側には複数の吹出口（吹出ダクト）２０，２１が設けられ、開閉ドア２２，２３を開閉制御することで吹出口を選択する。本図では通常冷風を吹出すフェイス吹出口２０、温風を吹出すフット吹出口のみが示され、他の吹出口は図面から省略されている。
【００３３】
また、エアコンＥＣＵ３０は、ＣＰＵやＲＯＭ、ＲＡＭを含むマイクロコンピュータおよび周辺回路から構成され、乗員が希望する空調温度ＴＳＥＴを設定する温度設定器３１、乗物１の室内の内気温度ＴＲを検出する内気センサ３２、外気温度ＴＡＭを検出する外気センサ３３、および室内に侵入する日射量ＴＳを検出する日射センサ３４、等を有する。なお、ライン３５，３６を介して、空調空気の吹出状態（目標吹出温度ＴＡＯやブロワ風量ＢＬＷ等）を追従制御するための制御信号が適合評価装置４からエアコンＥＣＵ３０に入力される。
【００３４】
次に、本発明の特徴部である適合評価装置４について、図２、３を用いて詳述する。図２は、マイクロコンピュータによる制御機能を機能実現手段で示したブロック図であり、図３は、空調手段２の制御適合処理の各作業工程を示す作業フロー図である。
【００３５】
まず、快適目標温感設定手段６０が行う作業フローのステップ１０１〜１０４について説明する。
【００３６】
＜ステップ１０１＞  最初に、適合評価に際して車両の置かれた環境条件を設定する。環境条件として、季節による内外気温度や日射量等の違いを配慮する。夏条件で冷房モードにある場合と、冬条件で暖房モードにある場合とでは、乗員が快適と感じる温度分布や快適温感レベルが異なる。また、春秋条件でバイレベルモードにある場合にも、乗員が快適と感じる温度分布や快適温感レベルは異なる。そこで、各環境条件毎に重み付け係数を経験に基いて予め設定しておき、適合評価に際しては、少なくとも上記３つの環境条件毎に行い、各種データ収集を行う。
【００３７】
なお、環境条件として、季節に応じた冷暖房モードに対する配慮の他に、車種による空調手段の空調能力のレベル、いわゆる空調能力の余裕度をその条件に加えるようにしてもよい。例えば車種により熱負荷に対する空調能力が異なり、熱負荷に対する空調制御の追従性能に差が生じる。そのため、特に空調能力が低い車種を適合評価する場合には、目標温度の設定や追従性への配慮が必要となる。そこで、各空調能力毎に重み付け係数を経験に基いて予め設定しておき、適合評価に際しては、空調能力毎に行い、各種データ収集を行う。
【００３８】
＜ステップ１０２＞  続いて、各部位温度検出手段６１は、サーマルマネキン３の各部位３ａ，３ｂ，３ｃ，３ｄに設置した各表面温度センサからの温度情報を検出する。ここで、例えば、図４（ａ），（ｂ）に示すように、環境条件により乗員が快適と感じる温度分布や快適温感レベルが異なる。
【００３９】
そのため、マネキン平均温度算出手段６２は、環境条件毎に予め設定した重み付け係数を重み係数テーブル５１から読出し、読出した重み付け係数に応じて各温度情報を加重平均して、乗員の温感に相当する温感情報であるマネキン平均温度Ｔｍを求める。
【００４０】
なお、図４（ａ）は、夏条件で冷房モードにある場合は上半身を重視し、（ｂ）は、冬条件で暖房モードにある場合は頭部と下半身を重視したときの、各部位（頭、胸・腕、上腿、下腿）の重み付け係数の一例を示している。
【００４１】
＜ステップ１０３＞  続いて、目標平均温度設定手段６３は、図５に示すように、車両の環境条件毎に予め設定された所望の目標温度制御値であるマネキン目標平均温度Ｔｔを、温度テーブル５２より読出す。
【００４２】
＜ステップ１０４＞  続いて、追従制御手段６４は、エアコンＥＣＵ３０を介して空調空気の目標吹出温度ＴＡＯを制御し、マネキン平均温度Ｔｍが所望のマネキン目標平均温度Ｔｔに一致するように追従制御する。それに併せて、風量制御手段６４は、サーマルマネキン３の各部位３ａ，３ｂ，３ｃ，３ｄの温感情報に基いて、ブロワ風量ＢＬＷを風量テーブル５３から読出し、エアコンＥＣＵ３０を介して空調空気の風量を制御する。
【００４３】
ここで、追従制御手段６４は、この種の温度変化が比較的緩やかなため比例積分（ＰＩ）制御方式を用い、次式に従って目標温度Ｔｔへの追従制御を行うようにしている。
【００４４】
【数２】
ＴＡＯ（ｎ）＝ＴＡＯ（ｎ−１）−ｋｉ×（Ｅ（ｎ）−Ｅ（ｎ−１））−ｋｐ×Ｅ（ｎ）
但し、ＴＡＯは目標吹出温度、Ｅ（ｎ）＝Ｔｍ−Ｔｔ、Ｔｍはマネキン平均温度、Ｔｔはマネキン目標平均温度、ｋｉは積分係数、ｋｐは比例係数である。
【００４５】
次に、データ収集・評価手段７０が行う作業フローのステップ１０５〜１０７について説明する。
【００４６】
＜ステップ１０５＞  上記した追従制御手段６４によって、マネキン平均温度Ｔｍが、乗員が快適と感じる所望のマネキン目標平均温度Ｔｔに一致するように追従制御する。
【００４７】
本ステップ１０５では、その追従制御する中で生じる空調手段２の複数の入出力パラメータ（設定温度ＴＳＥＴ、内気温度ＴＲ、外気温度ＴＡＭ、日射量ＴＳ、目標吹出温度ＴＡＯ、ブロワ風量ＢＬＷ、等）の逐次データを、経過時間情報と組合わせ、各データの時系列関係が分かるようにして収集し、検出データ記憶手段５４に記憶する。図６は、目標吹出温度ＴＡＯと内気温度ＴＲの両データを経過時間ｔに沿って並べた収集結果の一例である。
【００４８】
＜ステップ１０６＞  評価関数表作成手段７１は、収集記憶した検出データ記憶手段５４の検出データに基いて、空調手段２の非線形制御モデル（ここではニューラルネットワーク）に必要な所定の評価関数表（教師データ）を作成し、検出データ記憶手段５４に記憶する。図７は、図６に示す目標吹出温度ＴＡＯと内気温度ＴＲの両検出データを、経過時間ｔを共通にして並べ直した評価関数表（教師データ）を示す。さらに、設定温度ＴＳＥＴと内気温度ＴＲとの温度差ＴＤとブロワ風量ＢＬＷとの関係を示す評価関数表（教師データ）を作成する（図１２参照）。
【００４９】
＜ステップ１０７＞  少なくとも夏条件、冬条件、春秋条件等の環境条件毎に、上述したステップ１０１〜１０６を行い、マネキン平均温度Ｔｍの追従制御と各パラメータのデータ収集とを繰り返すことになる。
【００５０】
それにより、車両１内の所定の空調領域にいる乗員の温感に相当するマネキン平均温度Ｔｍ（温感情報）と、予め定めた所望の目標温度制御値であるマネキン目標平均温度Ｔｔとが一致するようにフィードバック適合させるため、適合精度を向上させることが可能となる。しかも、その適合評価をサーマルマネキン３と適合評価装置４とで行うため、人が車両１に乗って適合評価を行わないで済む。
【００５１】
なお、図８は、空調能力に比較的余裕のある中型乗用車に対する実車試験結果の一例であり、外気温度ＴＡＭおよび日射量ＴＳが一定の条件の下で計測した、内気温度ＴＲ、マネキン平均温度Ｔｍ、ブロワ風量ＢＬＷ、目標吹出温度ＴＡＯである。この種のデータが、外気温度ＴＡＭや日射量ＴＳ毎、また環境条件毎に収集されることになる。
【００５２】
＜ステップ１０８、１０９＞  次に、ニューラルネットワークの学習操作手段７２は、評価関数表作成手段７１で求めた目標吹出温度ＴＡＯとブロワ風量ＢＬＷの評価関数表（教師データ）を用いて、エアコンＥＣＵ３０内のニューラルネットワークを学習させ、ニューラルネットワークの結合重み（結合荷重）を修正、決定し、その修正データがニューラルネットワークに設定されると共に、その修正データを修正データ記憶手段５５に記憶するようにしている。
【００５３】
ニューラルネットワークは、複数の入力情報と目標とする空調空気の吹出状態との間の関係が非線形となる場合に適用され、両者間を関係付ける非線形モデルを構築するものである。そこで、入力情報と目標とする出力情報を特定しておき、出力情報として理想とするデータ（つまりこれが教師データ）を用意し、ニューラルネットワークの出力がこの教師データとなるようにニューラルネットワーク内の各層の結合重さを修正、決定し、修正データとして求める必要がある。
【００５４】
ここで、ニューラルネットワークをもつエアコンＥＣＵ３０の主要な制御機能について、図９に示すオートエアコンの概略フローチャートを用いて説明しておく。ステップ２０１、２０４〜２０７では、従来と同様に線形モデルにより、内気もしくは外気導入の吸込モードの決定や、各種吹出口モードの決定を行い、また空調空気を温調するエアミックスドアの開度制御を行い、制御信号を出力する。それに対し、ステップ２０２、２０３では、ニューラルネットワークを用いて目標吹出温度ＴＡＯとブロワ風量ＢＬＷの決定を行う点が異なる。
【００５５】
ステップ２０２に対応するニューラルネットワークは、図１０に示すように、入力層、中間層、および出力層を有する階層構造からなり、入力層のニューロンは、この場合設定温度ＴＳＥＴ、内気温度ＴＲ、外気温度ＴＡＭ、日射量ＴＳであり、それぞれを０〜１に正規化した値を入力信号として受け取る。例えば、内気温度ＴＲは通常−１０〜６０℃であり、この値を０から１に割り当てたものが入力信号として入力層に入力される。その結果、出力層から目標吹出温度が０〜１の範囲の値で出力される。この出力を逆変換することにより、目標吹出温度ＴＡＯの実際の値を得る。
【００５６】
ニューラルネットワークにおいて、各層に属するニューロンは同じ層に属するニューロンとの間に結合がなく、前後の層の各ニューロンと結合されており、各結合には結合重み（シナプス荷重）が割り当てられている。各ニューロンは、図１１（ａ）に示すように、結合重みＷ１〜Ｗｎで結合している前後の層の各ニューロンからの出力信号Ｏ１〜Ｏｎを入力として受け取り、これらの入力和（Ｗ１Ｏ１＋Ｗ２Ｏ２＋・・・＋ＷｎＯｎ）を、図１１（ｂ）に示すようなシグモイド関数Ｆ（Ｘ）により変換して、後側の層のニューロンに出力するものである。
【００５７】
本例では制御動作させる前に、このようなニューラルネットワークに対して、学習操作手段７２の指示を受けて学習が行われる。まず、各結合重みが適当な初期値に設定された後、実験等により求めた入力情報とそれに対する理想の出力情報である教師データを用いて各結合重みが修正、決定される。あわせてその修正データは修正データ記憶手段５５にも記憶される。
【００５８】
次に、ステップ２０３に対応するニューラルネットワークは、図１２（ａ）に示すように、入力層のニューロンは、この場合設定温度ＴＳＥＴと内気温度ＴＲとの温度差ＴＤ、外気温度ＴＡＭ、日射量ＴＳであり、出力層からブロワ風量が０〜１の範囲の値で出力される。この出力を逆変換することにより、ブロワ風量ＢＬＷの実際の値を得る。このようなニューラルネットワークに対して、学習操作手段７２の指示を受け、多量の教師データを用いて予め学習が行われる。図１２（ｂ）は、検出データ記憶手段５４に収集記憶されたデータを用いて作成された教師データの一例を示している。学習方法はステップ２０２の場合と同様であるので、説明を省略する。
【００５９】
（他の実施形態）
なお、上記実施形態では、適合評価装置４において、快適目標温感設定手段６０内の風量制御手段６５は、サーマルマネキン３の各部位３ａ，３ｂ，３ｃ，３ｄに設置した各表面温度センサからの温度情報に基いて、風量テーブル５３よりブロワ風量ＢＬＷを求めていたが、図１３に示すように、追従制御手段６４で求めた目標吹出温度ＴＡＯに基いて、ブロワ風量ＢＬＷを風量テーブル５３ａから読出し、エアコンＥＣＵ３０を介して空調空気の風量を制御するようにし、目標吹出温度ＴＡＯとブロワ風量ＢＬＷを連動させながら求めるようにしてもよい。
【００６０】
ここで、図１４に示すように、風量テーブル５３ａに予め設定された目標吹出温度ＴＡＯに対するブロワ風量ＢＬＷ特性（図１４中の特性イ）の場合、冷房開始直後にサーマルマネキン３の顔面温度がある程度低下したにも係わらず高い風量値が続くと温感を損ねる恐れがある。そのため、図１４中の特性ロに示すように、マネキン顔面温度が所定温度（例えば３２℃）以下になると、風量を低下させる特性に修正するようにしてもよい。その際、風量テーブル５３ａを修正するようにしてもよい。
【００６１】
また、上記実施形態では、快適感検出手段としてサーマルマネキン３を用いて適合評価を行っているが、このサーマルマネキン３の代わりに赤外線センサを用い、所定の空調領域にいる乗員の温感に相当する温感情報を取得するようにしてもよい。
【００６２】
また、上記実施形態では、データ収集・評価手段７０は、検出データを収集して評価関数表（教師データ）を作成することに加えて、エアコンＥＣＵ３０内のニューラルネットワークの学習操作まで行うようにしているが、検出データを収集して教師データを作成するまでの機能としてもよい。その場合、別の評価作業工程において、先に求めた教師データを用いてエアコンＥＣＵ内のニューラルネットワークの学習操作を行い、ニューラルネットワークの結合重さを修正した後にオートエアコンの制御適合状態を確認することになる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態である乗物用空調装置の制御適合情報を取得するための適合評価システムの全体構成図である。
【図２】図１に示す適合評価装置４について、マイクロコンピュータによる制御機能を機能実現手段で示したブロック図である。
【図３】適合評価装置４について、空調手段２の制御適合処理の各作業工程を示す作業フロー図である。
【図４】（ａ）は、夏条件で冷房モードにある場合は上半身を重視し、（ｂ）は、冬条件で暖房モードにある場合は頭部と下半身を重視したときの、各部位（頭、胸・腕、上腿、下腿）の重み付け係数の一例を示す表である。
【図５】特定の環境条件において、経過時間ｔに対するマネキン目標平均温度Ｔｔの関係を示す特性図である。
【図６】特定の環境条件において、経過時間ｔに対する目標吹出温度ＴＡＯと内気温度ＴＲの関係を示す特性図である。
【図７】特定の環境条件において、内気温度ＴＲに対する目標吹出温度ＴＡＯの関係を示し、ニューラルネットワークの学習に用いる教師データの一例を示す図である。
【図８】特定の環境条件において計測した、経過時間ｔに対する内気温度ＴＲ、マネキン平均温度Ｔｍ、ブロワ風量ＢＬＷ、目標吹出温度ＴＡＯの実車試験結果の一例を示す特性図である。
【図９】エアコンＥＣＵ３０のオートエアコンとしての処理フローを示すフローチャートである。
【図１０】ステップ２０２において目標吹出温度ＴＡＯの算出に用いるニューラルネットワークを示す図である。
【図１１】（ａ）は、図１０に示すニューラルネットワークの各ニューロンにおける入力と出力を示す図、（ｂ）は、各ニューロンにおいて変換関数として用いられるシグモイド関数の説明図である。
【図１２】（ａ）は、ステップ２０３においてブロワ風量ＢＬＷの算出に用いるニューラルネットワークを示す図、（ｂ）は、ニューラルネットワークの学習に用いる教師データの一例を示す図である。
【図１３】本発明の他の実施形態である適合評価装置４を機能実現手段で示したブロック図である。
【図１４】特定の環境条件において、目標吹出温度ＴＡＯに対するブロワ風量ＢＬＷの関係を示す特性図である。
【符号の説明】
２  空調手段
３  サーマルマネキン（快適感検出手段）
４  適合評価装置
１０  空調ユニット
３０  エアコンＥＣＵ
５０  記憶手段
６０  快適目標温感設定手段
６１  各部位温度検出手段
６２  マネキン平均温度算出手段
６３  目標平均温度設定手段
６４  追従制御手段
６５  風量制御手段
７０  データ収集・評価手段
７１  評価関数表作成手段
７２  学習操作手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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